DataOps 对企业数据管理有何意义？该如何落地 DataOps？

​DataOps，即数据开发运营一体化，能够帮助企业构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，进而提高数据产品的交付效率和质量。对企业的数据管理主要有以下帮助：

数据开发更加敏捷高效，快速响应业务需求。在数据生产端，通过数据加工流程中的自动化技术或工具，能够实现数据的快速、可靠和高效交付，在数据消费端，支持自助服务的形式，帮助用数人员自主获取和处理数据。

重构研发治理一体化流水线，对数据研发运营管理全生命周期的各个工作环节进行梳理，厘清数据质量、数据标准、数据安全等工作的位置，以及将数据治理工作融入到研发运营管理的流水线中，在研发阶段即对数据质量等问题进行了有效管控。

通过自动化工具、流程和自助服务能力，实现数据研发运营的精细化，整体减少重复和低效率的人工作业成本，并降低企业的运营成本，如自动化监控数据链路，及时发现运行异常风险，提醒团队采取解决措施，降低影响范围。

促进数据开发团队与业务团队的协同工作，彼此之间更加深刻理解业务需求，了解数据研发系统架构和技术栈，为数据的研发运营管理提供更好支持，以数据驱动业务增长。

事实上，2018 年 Gartner 便将 DataOps 纳入到数据管理技术的成熟度曲线之中。Gartner 认为 DataOps 是一种协作式数据管理实践，专注于改善整个组织内数据管理者和使用者之间数据流的沟通、集成和自动化，目标是通过对数据、数据模型和相关工序创建可预测的交付和变更管理，更快的交付价值。

在 Aloudata 大应科技看来，DataOps 最终的价值主张是通过“端到端”打通数据流水线（即实现数据集成、开发、部署、运维、治理等数据流水线的一体化），打破“点对点”的低效数据协作流程（数据人员、数据团队各自成“点”和“段”，无法跨岗位、跨团队高效协作），实现“手递手”的数据价值释放（数据需求从产生到交付环环相扣，按时按质交付数据）。

然而，要落地 DataOps，需要构建“工作流、数据流和控制流”三层架构。工作流涵盖数据探查、开发、测试、部署、运维和监控等各个活动，数据流涵盖数据从入湖仓、加工、流转到出湖仓进入各个应用场景的完整链路，控制流作为 DataOps 体系的感知决策中心，驱动工作流、数据流敏捷流转和持续迭代。

构建 DataOps 控制流，需要实时采集、解析和分析 DataOps 体系中各项元数据信息，因此需要元数据从“被动”切换为“主动”，主动元数据便成为企业落地 DataOps 的关键，而主动元数据平台便是企业落地 DataOps 的基础能力和必备平台。

其中，Aloudata BIG，作为全球首个算子级血缘主动元数据平台，能够帮助企业自动构建精细、准确、全面、实时的数据血缘图谱，以可视化的方式展示资产与资产之间的元数据血缘图谱，并彻底改变过往元数据不准确、不连通、不精细、不保鲜的顽疾，可作为企业内统一的元数据中心和 DataOps 体系的控制中心，驱动企业 DataOps 体系实现主动数据管理和敏捷数据协同。

依托 Aloudata BIG 主动元数据平台，能够构建企业内统一的元数据中心，以配置化的方式生成个性化的元数据策略服务 API，驱动 DataOps 体系敏捷流转和持续迭代。同时，通过内置的多样化元数据应用模板，可提供详细的场景介绍和集成方案，涵盖 DataOps 体系数据工程和数据治理的各个环节，帮助企业快速建设基于主动元数据驱动的 DataOps 体系。

在高度复杂的数据研发运营环境中，Aloudata BIG 帮助招商银行逐步落地 DataOps，将现有血缘图谱升级为算子级血缘图谱，实现 99% 的血缘解析准确率，实现元数据应用智能化、链路保障自动化和架构治理长效化，推动数仓快速实现资产数量下降 40%、平均链路缩短 50%。如对主动元数据和 DataOps 落地感兴趣，欢迎访问 Aloudata 官网，了解更多。

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